Эмпирическое исследование качества российского контроля слияний: финансовый анализ событий

Наличие и доступность котировок компаний также является своеобразным фильтром при создании базы данных для исследования. Некоторые компании уже не торгуются после совершения сделки слияния (статус delisted), котировки таких компаний достаточно сложно найти (архивы бирж, Bloomberg), чаще всего они сняты с публикации. Таким образом, по части компаний не представляется возможным получить данные о ежедневных котировках, такие компании отсеиваются из выборки. Важно отметить, что в собранной выборке торгуемой компаний в основном являлась компания-покупатель. Среди компаний-целей присутствовало 122 торгуемых или ранее торгуемых (delisted) компании-цели (13% всех компаний-целей). Нами была осуществлена попытка собрать данные котировкам компаний-целей. Однако собрынные котировки не были пригодны для проведения анализа событий. Торги акций приобретаемых компании оказались нерегулярными (ОАО «Искитимцемент»), или компании были сняты с обращения (ОАО «Комстар - Объединенные ТелеСистемы»). Таким образом, приобретаемые компании пришлось исключить из рассмотрения.

После того, как в выборке остались только те сделки, по которым доступны даты двух анализируемых событий и котировки, необходимо подобрать торгуемых конкурентов к участникам слияния. Для подбора конкурентов были использованы такие информационные ресурсы, как портал Quote.rbc.ru и сервер раскрытия информации «Интерфакс», базу данных СПАРК. В среднем для каждой сделки было подобрано по 1-3 конкурента. Котировки компаний-конкурентов были собраны из перечисленных ранее источников. Собранные наборы данных позволят качественно провести исследование при помощи метода финансового анализа событий и достичь цели проводимого исследования.

В результате предварительного анализа сделок, попавших в первичную выборку базы Zephyr, был отобран перечень из 610 сделок слияния, по которым были доступны необходимые для исследования данные. Следующим шагом было формирование файлов, необходимых для применения метода финансового анализа событий. В ходе формирования расчетного файла был исключен ряд сделок, по которым было недостаточно котировок, так как торги носили нерегулярный характер. Для таких сделок невозможно применение метода анализа событий, поскольку отсутствуют котировки на дату событий или рассматриваемые окна событий. В результате более детального отбора в информационную базу исследования попало 495 сделок слияния, по которым доступны необходимые для применения анализа событий данные: даты появления слухов, даты принятия решений и достаточное количество данных по котировкам. Стоит отметить, что в основном котируемой компанией является компания-покупатель. Приобретаемая же компания зачастую является неторгуемой. Кроме того, большинство компаний-целей были исключены из рассмотрения в связи с отсутствием достаточного количества котировок для проведения исследования.

Среди отобранных сделок преобладают разрешения (92%), существенно меньше разрешений с выдачей предписаний (7%), запретов меньше всего (1%) (рис. 4).

Рис. 4. Структура решений ФАС России в рассматриваемой выборке

В целом такая структура выборки соответствует статистике всех принимаемых ФАС России решений (рис. 3), некоторое смещение присутствует из-за наложения критериев отбора в выборке.

Что касается отраслевой структуры собранной выборки, то за рассматриваемый период преобладают сделки слияния с участием торгуемых российских компаний в сфере телекоммуникаций (28%) (рис. 5). Как уже упоминалось ранее, телекоммуникационные операторы видят потенциальные источники развития в неорганическом росте, то есть за счет приобретения конкурентов.

Рис. 5. Отраслевая структура информационной базы данных

Далее следуют сделки в сфере электроэнергетики, водоснабжения, газоснабжения (18%). Традиционно, значительное количество сделок слияния осуществляется в сфере электроэнергетики. данная отрасль находится под тщательным контролем государства. Сделки в сфере электроэнергетики зачастую одобряются с вынесением предписаний, направленных на отчуждение активов (структурные предписания). Следом по числе сделок, попавших в выборку, идет первичный сектор (14%). В данном секторе подавляющее большинство сделок происходили в горнодобывающей промышленности: добыча нефти и природного газа. В нефтегазовой отрасли также популярны интеграционные процессы.

4. Описание результатов

Согласно описанной ранее методике исследования, после выбора изучаемых событий и определения длин следующим этапом является расчет кумулятивной средней избыточной доходности. Для выборки, в которую вошло 495 сделок слияния, рассмотренных ФАС России за 2006-2017гг., при помощи метода анализа событий были посчитаны избыточные доходности. В таблице 3 представлены кумулятивные средние аномальные доходности, которые были рассчитаны для участников слияний и для их конкурентов на 7 окнах для появления слухов о сделке и на 5 окнах для решений антимонопольного органа. В выборку для расчета сверхдоходностей вошли все типы решений антимонопольного органа.

Таблица 3 Кумулятивные средние сверхдоходности участников слияний и конкурентов

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

Первичное объявление о слиянии (появление слухов). Как показывают результаты применения метода анализа событий, участники слияний и их конкуренты отрицательно реагируют на появление слухов о слиянии вне зависимости от длины окна. Статистически значимая сверхдоходность участников слияний была выявлена на окне 0 на уровне значимости 5% (то есть в день появления слухов о слиянии) и на окне (-1; +1) на уровне значимости 10%. Полученный результат опровергает тестируемую гипотезу о положительной реакции компаний-участников на объявление о слиянии. В зарубежных работах отрицательная реакция участников слияний встречается нечасто, но такие примеры есть. Отрицательная избыточная доходность для компаний-покупателей из Великобритании была получена в сделках по приобретению американских компаний (Eun et al., 1996). В российских исследованиях Е.В. Чиркова и Е.В. Чувствина (2011) также получили отрицательную избыточную доходность на коротких окнах для российских компаний, приобретающих публичные компании, а для компаний, приобретающих непубличные компании, сверхдоходность оказалась положительной. В 2013 году Е.В. Чиркова и Е.В. Чувствина выявили отрицательную сверхдоходность для трансграничных сделок, осуществленных российскими металлургическими компаниями.

Статистически значимая сверхдоходность для конкурентов была выявлена на окне (-1; +1) на уровне значимости 10%. Такой результат может говорить о том, что инвесторы конкурентов ожидают падение доходов в результате слияния. В свою очередь, падение доходов может возникнуть в связи с усилением рыночной власти образовавшейся фирмы и увеличением вероятности возможной дискриминации конкурентов на рынке.

В целом, отрицательную реакцию на объявление о слиянии можно объяснить наличием рисков, сопряженных со вступлением в сделку слияния. Процесс интеграции приобретаемого актива может быть очень затруднителен и нести дополнительные издержки, что снизит доходы инвесторов. Кроме того, существуют риски переоценки приобретаемого актива и проведения неудачной интеграции. В качестве подтверждения данного вывода можно привести результаты исследования А. Вонга с соавторами (2009) на развивающихся азиатских рынках капитала. Авторы пришли к выводу, что в период до объявления о сделке избыточная доходность компании-покупателя положительна, потому что первоначально инвесторы переоценивают эффективность сделок и склонны скупать акции. По мере доступности информации о финансовом положении компаний-участниц, об условиях сделки инвесторы меняют свои ожидания, а сверхдоходность в период объявления о сделке становится отрицательной и статистически незначимой.

На основе полученных значений избыточной доходности нельзя сделать однозначного вывода о влиянии сделки слияния на ее участников и об ее эффективности. С одной стороны, отрицательная реакция участников слияния может быть сигналом того, что сделка является невыгодной для ее участников, то есть неэффективной по инвестиционным критериям. Инвесторы могут не одобрять выбор компании цели или считать такие инвестиции непривлекательными. Мотивы для слияния могут быть не вполне очевидными и понятными только непосредственно для самих компаний. В таком случае инвесторы, не понимая мотивов для интеграции, могут отрицательно среагировать на объявление о слиянии.

С другой стороны, компании-покупатели и приобретаемые компании по-разному реагируют на сделку слияния. Авторы зарубежных исследований, посвященных сделкам слияния, сходятся во мнении, что акционеры приобретаемых компаний практически всегда выигрывают в результате слияния (Asimakopoulos, Athanasoglou, 2013). При этом акционеры компаний-покупателей обычно не получают существенных выгод в результате сделки или даже несут убытки (Houston et al., 2001; Asimakopoulos, Athanasoglou, 2013). Н. Актас с соавторами (2004) на данных по европейским компаниям получил отрицательную, статистически значимую сверхдоходность для фирм-покупателей, равную среднем -0,15%. При этом избыточная доходность для приобретаемых фирм оказалась положительной, статистически значимой и составила в среднем 10,15%.

Что касается российских исследований, то в своем исследовании С.А. Григорьева и А.Ю. Гринченко (2013) из стран группы BRICS только для России выявили отрицательную сверхдоходность для компаний-покупателей из финансового сектора. Если сравнивать эти результаты с полученными нами, то можно объяснить отрицательную реакцию на появление слухов о слиянии тем, что в применяемой выборке все торгуемые компании являются компаниями-покупателями.

Кроме того, если рассматриваемая сделка не меняет структуру соответствующего рынка и не оказывает влияние на состояние конкуренции, то с позиции конкурентной ситуации не будет возможности извлечь дополнительные выгоды от слияния, и инвесторы могут не реагировать на такие сделки, считая их несущественными.

Решение антимонопольного органа. В ответ на решение антимонопольного органа выявлена отрицательная статистически значимая реакция участников слияния. Статистическая значимость сверхдоходности наблюдается на всех рассматриваемых окнах и составляет от -0,4% до -2,0%. Такая реакция может объясняться, во-первых, тем, что инвесторы компаний-покупателей, отрицательно реагируя на появление слухов о сделке, также отрицательно реагируют на положительное решение антимонопольного органа (99% решений в выборке являются разрешениями и предписаниями). Во-вторых, если инвесторы не видят в сделке потенциального повышения эффективности и роста доходов, не понимают истинных мотивов для интеграции, то рынок может негативно среагировать на положительное решение антимонопольного органа.

Аналогичная по знаку сверхдоходность в ответ на объявление решения антимонопольного органа была получена в исследовании Н. Актаса с соавторами (2004). Н. Актаса изучал реакцию фондового рынка на все типы решений, принимаемых антимонопольным органом. Реакция на безусловное разрешение сделки оказалась отрицательной. Если сравнить эти результаты с полученными нами значениями, то реакция на положительное решение антимонопольного органа совпадает.

Реакция конкурентов на объявление решения ФАС России отрицательна и статистически значима на коротких окнах. Избыточная доходность составляет -1% на окне событий (-1; +1) и -2% на окне событий (-2; +2). На длинных окнах сверхдоходность становится положительной, но уже статистически незначимой. Отрицательный знак сверхдоходности подтверждает выдвинутую гипотезу о совпадении знаков сверхдоходности в ответ на оба рассматриваемых события. С позиции конкурентов, риски возможной дискриминации и потерь существенно возрастают после официального разрешения антимонопольного органа (в анализируемой выборке более 90% решений являются разрешениями). Тот факт, что избыточная доходность становится незначимой на длинном окне, может говорить о том, что через пару дней после публикации решения ФАС России инвесторы просто перестают интересоваться данной новостью.

Полученные значения сверхдоходностей не позволяют сделать однозначные выводы об эффективности антимонопольной политики в сфере контроля слияний. Поэтому следующим шагом является интерпретация результатов, полученных методом финансового анализа событий. Для того чтобы оценить качество антимонопольной политики ФАС России в сфере контроля слияний, будет проведен анализ взаимосвязи между сверхдоходностью на момент появления слухов о слиянии и в период объявления решения антимонопольного органа. На практике такой анализ осуществляется путем оценивания регрессионного уравнения (8). Полученные коэффициенты позволят ответить на вопрос о качестве проводимой политики.

Вероятность применения регулирующего решения российского антимонопольного органа

Прежде чем переходить непосредственно к оцениванию регрессионного уравнения, необходимо подготовить данные по сверхдоходности на момент появления слухов о слиянии. Как упоминалось ранее, сверхдоходность на момент появления слухов о слиянии включает в себя не только конкурентный эффект (который как раз и необходимо оценить), но и рыночные ожидания инвесторов относительно предполагаемого решения антимонопольного органа. Соответственно, чтобы сверхдоходность отражала только конкурентный эффект, необходимо провести корректировку на рыночные ожидания инвесторов в отношении возможного вмешательства антимонопольного органа (9).

Для того чтобы скорректировать аномальную доходность, необходимо вычислить вероятность вынесения регулирующего решения антимонопольным органом. В собранной базе данных число запретов составляет всего 1% из всех принятых решений, поэтому было решено объединить запреты с предписаниями. С позиции экономической теории, предписания, как и запреты, несут в себе угрозу снижения выгод от слияния. Предполагается, что участники слияния одинаково отрицательно должны реагировать на запреты и предписания.

Согласно методике, применяемой Т. Дузо с соавторами (2011), для вычисления вероятности вынесения регулирующего решения антимонопольным органом была оценена логистическая регрессия. Зависимой переменной (action) в данном случае выступает тип принимаемого решения. Зависимая переменная равна 1, если принимается предписание или запрет, 0, если антимонопольный орган принимает решение разрешить сделку без дополнительных условий. В качестве регрессоров выступают следующие переменные:

- натуральный логарифм стоимости сделки (lnDealValue);

- дамми-переменная, равная 1 в случае приобретения 100% компании (Full);

- дамми-переменная, характеризующая горизонтальный характер сделки слияния (1, если слияние является горизонтальным, 0 в случае вертикального или конгломеративного слияния) (Horizontal);

- дамми-переменные для некоторых отраслей (коммунальная сфера, нефтегазовая промышленность, телекоммуникационная отрасль, машиностроение) (Utilities, OilGas, Telecom, Machinery);

- дамми-переменная для изменений в пороговых значениях сделок, подлежащих обязательному контролю (переменная принимает значение 1 в 2006 и 2009 гг.) (Change).

Источником данных для указанных регрессоров выступает база данных Zephyr. В данном уравнении зависимой переменной является бинарная переменная, поэтому для оценивания коэффициентов уравнения будет применяться логит и пробит модели. Результаты оценивания коэффициентов логит модели представлены в Приложении 3 (таблицы). В моделях бинарного выбора сами коэффициенты не интерпретируются, так как они труднообъяснимы (Вербик, 2008). Вместо этого сначала обращается внимание на значимость коэффициентов и затем на знак коэффициента. Как видно из результатов оценки, в логит и пробит моделях значимым является логарифм стоимости сделки, который положительно влияет на вероятность вынесения регулирующего решения. То есть с увеличением стоимости сделки возрастает риск применения регулирующего решения. Для интерпретации величины влияния факторов на вероятность применения запретов и предписаний были рассчитаны предельные эффекты объясняющих факторов (Приложение 4).

Выбор между логит и пробит моделями осуществлялся на основе сопоставления следующих показателей:

- значимость полученных коэффициентов;

- псевдо R2;

- функция правдоподобия (Likelihood function);

- информационные критерии Акаике и Шварца (AIC, BIC);

- площадь под ROC кривой (AUC);

- общий процент правильно угаданных исходов.

Результаты сравнения логит и пробит моделей представлены в таблице 4.

Таблица 4 Результаты сравнения логит и пробит моделей для вероятности регулирования

Обе модели корректно предсказывают более 85% таких решений, как запреты и предписания. Однако по всем остальным критериям логит модель оказалась лучше, чем пробит: псевдо R² больше, функция правдоподобия больше, информационные критерии Акаике и Шварца меньше, площадь под ROC кривой больше (Приложение 5). Выбор был сделан в пользу логит модели, поэтому корректировка сверхдоходности на момент появления слухов будет производиться при помощи вероятностей, спрогнозированных на основе логит модели.

Далее на основе выбранной оцененной логит модели для каждого слияния в выборке была рассчитана прогнозная вероятность применения регулирующего решения с учетом доступной на момент события информации. Затем рассчитанные значения сверхдоходности на момент появления слухов о слиянии были скорректированы на прогнозные вероятности применения запрета или предписания.

Изучение взаимосвязи между сверхдоходностями в период объявления о слиянии и решения ФАС России

Следующим шагом является непосредственно анализ взаимосвязи между сверхдоходностью на момент появления слухов о слиянии и в период объявления решения ФАС России. В работе Т. Дузо (2011) взаимосвязь между сверхдоходностями изучалась на коротком и длинном окне. Полученные нами результаты не позволяют оценить взаимосвязь между сверхдоходностями на длинном окне, поскольку кумулятивные средние избыточные доходности как для участников слияний, так и для конкурентов оказались статистически незначимы на длинном окне. Поэтому анализ взаимосвязи между сверхдоходностями будет производиться только на коротком окне (-1; +1).

Как уже упоминалось ранее, идея заключается в анализе взаимосвязи между избыточной доходностью в момент появления слухов о слиянии и в момент объявления решения ФАС России. Анализ взаимосвязи проводится при помощи оценивания коэффициентов в линейном регрессионном уравнении методом. Результаты оценивания коэффициентов уравнения представлены в таблице 5.

Таблица 5 Результаты оценки взаимосвязи между сверхдоходностями

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

В качестве контрольных переменных в модели были включены дамми-переменные, характеризующие отраслевую принадлежность фирм (коммунальная сфера, нефтегазовая промышленность, телекоммуникационная отрасль), дамми-переменная, характеризующая приобретение 100%-ой доли компании.

Безусловное разрешение. Для компаний участников слияния такой тип решения антимонопольного органа как разрешение сделки не приводит к статистически значимому сдвигу избыточной доходности, которая возникла в момент появления слухов о слиянии (константа статистически незначима). В целом полученный результат подтверждает тестируемую гипотезу о том, что разрешение не несет в себе регулирующего воздействия и, как следствие, не может устранить возникшую избыточную доходность. При этом b-коэффициент для компаний-участников в случае разрешений оказался положительным и статистически значимым на 1%-ом уровне. Это могло бы интерпретироваться как рост избыточной доходности участников слияния в случае безусловного разрешения антимонопольного органа, если бы рассчитанная на предыдущем шаге сверхдоходность была положительной. Но в случае полученных нами результатов мы не можем с уверенностью говорить об интерпретации полученного значения коэффициента. С одной стороны, положительный коэффициент может говорить о том, что антимонопольный орган одобрил сделки, которые могут привести к антиконкурентным последствиям и усилению рыночной власти. С другой стороны, возможно, инвесторы просто положительно реагируют на разрешения слияния, ожидая потенциальный рост прибыли за счет синергетических эффектов. В исследовании Т. Дузо (2011) также был получен положительный b-коэффициент для участников слияния.

В регрессионном уравнении для конкурентов константа оказалась незначимой и близкой к нулю. То есть при устранении эффекта рыночной власти в результате слияния конкуренты не получают избыточную доходность. Что касается b-коэффициента, то результат получился неожиданный. В соответствии с тестируемой гипотезой, такой тип решения, как разрешение, не несет регулирующего воздействия, следовательно, не может устранить избыточную доходность, возникающую в момент появления слухов о слиянии. Однако, согласно полученным результатам, гипотеза была опровергнута: b-коэффициент оказался отрицательным и статистически значимым на уровне 5%. С учетом отрицательной сверхдоходности конкурентов в ответ на объявление о слиянии можно предположить, что в рассматриваемой выборке разрешение сделки приводят к ухудшению положения конкурентов в случае невмешательства ФАС России.

Регулирующее решение (запрет / предписание). В случае регулирующего решения константа для участников слияний оказалась статистически незначимой и близкой к нулю по своему значению. В оцениваемом уравнении константа отвечает за изменение выгод в связи с устранением эффекта рыночной власти. С позиции предписаний и запретов, в соответствии с гипотезами, константа должна быть нулевой, что и подтвердилось в ходе проведения расчетов.

В результате оценивания b-коэффициент для регулирующего решения на коротком окне оказался положительным и статистически значимым на уровне 10% для участников слияния. Полученный результат опровергает тестируемую гипотезу о том, что регулирующее решение должно по своей сути устранять избыточную доходность, возникшую в момент появления слухов о слиянии. Значимый коэффициент позволяет сделать вывод, что в рамках рассматриваемой выборки запреты и предписания оказывают влияние на инвесторов компаний-участников. Однако с учетом отрицательной сверхдоходности в ответ на появление слухов о слиянии экономическая интерпретация положительного коэффициента затруднительна. В работе Т. Дузо (2011), напротив, коэффициенты для запретов и предписания оказались отрицательными и статистически значимыми.

Вопрос о недостаточно высоком качестве предварительного контроля слияний уже не раз поднимался российскими исследователями (Авдашева и др., 2011; Авдашева и Калинина, 2012). При этом проблема заключается в содержании самих корректирующих предписаний, выдаваемых участникам слияний. В 80% случаев выдачи предписаний выдаются поведенческие предписания. В большинстве своем содержание таких предписаний повторяет требования закона и лишь напоминают участникам слияний перечень запрещенных действий. Таким образом, для участников слияний выдача поведенческого предписания может быть облегчением возможных угроз и может по своей сути восприниматься как разрешение с необходимостью чуть более внимательно отнестись к соблюдению требований антимонопольного законодательства. Можно предположить, что более эффективным инструментом регулирования являются структурные предписания, которые направлены на выделение / отчуждение активов. В связи с тем, что такого рода предписания несут в себе больше последствий и издержек для фирм, возможно, структурные предписания могут устранять избыточные доходности, возникшие в период появления слухов.

Важно отметить, что на рассматриваемом коротком окне (-1; +1) избыточная доходность для участников слияния в период объявления решения антимонопольного органа была отрицательной и статистически значимой. Это значит, что решения антимонопольного органа все же несут в себе дополнительные издержки и повышенные риски для компаний-участников.

При выявлении взаимосвязи между сверхдоходностями конкурентов в случае применения регулирующего решения константа оказалась статистически незначимой. При этом значение b-коэффициента для конкурентов в случае регулирующего решения оказалось положительным и статистически значимым на уровне 5%. В целом, такой знак коэффициента объясняется по аналогии с участниками слияния. Полученный результат опровергает тестируемую гипотезу об отрицательном знаке коэффициента взаимосвязи для конкурентов участников слияния. Теоретически, положительное влияние регулирующих решений может увеличивать возможные выгоды конкурентов от слияния, если бы избыточная доходность, вычисленная на предыдущем этапе, была положительной. В таком случае можно было бы сделать вывод о низкой эффективности такого рода решений. Полученный результат требует дальнейшей проработки, тестирования на других выборках, исследования текстов конкретных сделок слияния и изучения ex post влияния таких слияний на конкурентов.

На основе анализа взаимосвязи между избыточными доходностями можно сделать следующие выводы:

- такие решения антимонопольного органа, как разрешение и регулирующее решение, положительно влияют на сверхдоходность участников слияний, рассчитанную в период появления слухов о слиянии;

- на коротком окне разрешение отрицательно влияет на сверхдоходность конкурентов в момент первичного объявления о слиянии;

- регулирующее решение положительно влияет на избыточную доходность конкурентов, возникающую в период появления слухов о слиянии.

Таким образом, с учетом полученных отрицательных значений кумулятивных средних избыточных доходностей в ответ на появление слухов и решение антимонопольного органа, мы не можем с уверенностью говорить о качестве антимонопольного регулирования в сфере контроля слияний в России. При этом важно отметить наличие значимой взаимосвязи между сверхдоходностями как для участников слияния, так и для конкурентов. Однако интерпретация такого влияния затруднена в связи с отрицательными значениями избыточных доходностей. Такие решения антимонопольного органа как предписания и запреты, которые направлены на устранение негативных последствия слияний и сохранение уровня конкуренции на рынке, не подтвердили свою регулирующую функцию.

Важно понимать, что в большинстве своем тестируемые в ходе работы гипотезы были опровергнуты, что говорит о необходимости проведения дальнейшего исследования в рамках оценки качества контроля слияний. В частности, полученные нами отрицательные значения избыточных доходностей требуют дальнейшей проработки. Необходимо разобраться в причинах такого неожиданного результата и его возможной интерпретации. Также важно разобраться в вопросе применимости метода анализа событий для изучения российского контроля слияний. Результаты применения метода на российских данных оказались противоречивыми, что требует дополнительного изучения. Возможно, с учетом масштабов российского контроля слияний, инвесторы реагируют только на определенный узкий круг сделок, которые в дальнейшем можно попробовать выявить.

Полученные нами результаты исследования не позволяют сделать однозначный вывод о качестве предварительного контроля слияний в России. При этом можно дать ряд рекомендаций, которые бы помогли сделать шаги в сторону усовершенствования предварительного контроля слияний в России. С позиции антимонопольного органа, с учетом наметившейся несколько лет назад тенденции к снижению числа рассматриваемых ходатайств (ФАС России, 2016), важно проводить более тщательный экономический анализ каждого ходатайства. Особенно важно более детально изучать потенциально опасные для конкуренции сделки для разработки эффективных предписаний, которые действительно смогут устранить дополнительные выгоды в результате эффекта рыночной власти (market power effect).

Кроме того, особое внимание нужно обратить на формулировку корректирующих предписаний. Эффективность данного инструмента регулирования слияний может существенно возрасти, если поведенческие предписания будут содержать конкретные требования к фирмам, а не цитирование норм антимонопольного законодательства. Важно также выстроить процесс мониторинга соблюдения и выполнения выданных корректирующих предписаний участниками слияний.

Заключение

Проводимое исследование посвящено оценке качества предварительного контроля слияний в России при помощи финансового анализа событий. В работе исследовалась реакция фондового рынка в ответ на появление слухов о слиянии и решение антимонопольного органа. Применение метода финансового анализа событий позволяет получить независимую оценку потенциального воздействия сделок слияния на конкуренцию. Для проведения исследования была сформирована выборка из 495 сделок с участием торгуемых компаний, которые попали под предварительный контроль ФАС России в 2005-2016гг. В результате применения метода финансового анализа событий были получены кумулятивные средние сверхдоходности участников сияния и их конкурентов. Для оценки эффективности контроля слияний была изучена взаимосвязь между рассчитанными сверхдоходностями.

Проводимое исследование отличается от известных нам работ тем, что ставит своей целью оценку деятельности российского антимонопольного органа на основе применения метода финансового анализа событий. В более ранних исследованиях российских авторов акцент был сделан на финансовую эффективность сделок слияний и поглощений или на качественную оценку контроля слияний. фондовый рынок антимонопольный финансовый

В ходе проведения исследования были получены отрицательные значения сверхдоходностей для участников слияния и для их конкурентов. Отрицательная реакция инвесторов компаний-покупателей нашла подтверждение в некоторых зарубежных и российских исследованиях. Отрицательная реакция в ответ на решение антимонопольного органа оказалась неожиданным результатом с учетом большинства положительных решений в собранной выборке. Полученные сверхдоходности делают неочевидным применение метода финансового анализа событий для оценки качества предварительного контроля слияний.

Полученные результаты оценивания взаимосвязи опровергают тестируемую гипотезу об отрицательной зависимости между сверхдоходностями на рассматриваемой выборке. Для участников слияния и их конкурентов коэффициент влияния для регулирующего решения оказался положительным и статистически значимым. Таким образом, на рассматриваемой выборке регулирующие решения не оказали ожидаемого отрицательного влияния на сверхдоходность в момент появления слухов, то есть не проявили себя как эффективный инструмент.

В целом, полученные результаты схожи с результатами, полученными зарубежными (Aktas et al., 2004; Wang et al., 2011; Asimakopoulos, Athanasoglou, 2013) и российскими исследователями (Григорьева и Гринченко, 2013; Чиркова и Чувствина, 2013). И хотя такие результаты не позволяют сделать однозначного вывода о качестве проводимой ФАС России антимонопольной политики, можно утверждать, что такой активно применяемый в мире инструмент регулирования как предписания требует серьезной проработки и усовершенствования со стороны антимонопольного органа. Отсутствие ожидаемой реакции фондового рынка в ответ на регулирующие решения не является хорошим сигналом с позиции эффективности проводимой политики в сфере контроля слияний. В связи с этим, на основе полученных результатов затруднительно делать выводы о качестве предварительного контроля слияний и давать рекомендации по повышению эффективности проводимой политики.

Понимание возможной предсказательной силы фондового рынка может стать важным шагом в повышении качества предварительного контроля слияний. Результаты такого рода исследований могут помочь антимонопольному органу усовершенствовать процесс принятия решений, чтобы сделать его более универсальным и эффективным. Если антимонопольный орган будет регулярно проводить анализ эффективности принимаемых решений в ходе контроля слияний, это позволит ему улучшить качество таких решений.

Ограничением проводимого исследования является отсутствие достаточных данных по котировкам компаний целей, что делает невозможным сравнение реакции компаний-покупателей и приобретаемых компаний. Кроме того, в выборке присутствуют очень разные по своим характеристикам и целям сделки слияния. Возможно, результаты исследования оказались неоднозначными в связи с разной реакцией фондового рынка на собранные сделки. На часть сделок инвесторы могут реагировать, считая их существенными, а на какие-то сделки реакции не было, так как эти сделки не меняют структуру рынка или происходят внутри крупной группы компаний. Тем самым, реакция фондового рынка на рассматриваемые события и разные типы решений получилась непоказательной.

Данное исследование может быть продолжено в нескольких направлениях. Во-первых, можно расширить выборку, используя другие источники данных о сделках слияний с участием российских торгуемых компаний. Во-вторых, возможно деление анализируемой выборки слияний на подвыборки на основе таких критериев, как значение продаваемой доли компании, объем торгов акций компаний. Возможно, применение анализа событий к подвыборкам позволит получить более точные результаты, а сравнение результатов оценивания подвыборок позволит судить об устойчивости результатов. Кроме того, в качестве развития исследования можно рассмотреть различные методики борьбы с эндогенностью для получения более качественных оценок. Еще одним направлением продолжения исследования может быть попытка выявить и затем исключить из рассмотрения значительные макроэкономические события или скачки макроэкономических показателей. Такие события могут привести к появлению излишней сверхдоходности, поскольку учитывается влияние не только самого слияния, но и других существенных событий, происходящих в периоде оценки (окне событий).

Список литературы

Приложение 3

Результаты оценивания моделей вероятности регулирования

Логит модель

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

Пробит модель

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

Приложение 4

Предельные эффекты для объясняющих факторов

Предельные эффекты в логит модели

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

Предельные эффекты в пробит модели

Статистическая значимость коэффициента на уровне 1% (***), 5% (**), на уровне 10% (*).

Приложение 5

Критерии выбора модели вероятности регулирования. ROC-кривая

ROC-кривая для логит-модели

ROC-кривая для пробит-модели

Размещено на Allbest.ru